OLAP система что это?

OLAP расшифровывается как онлайн-аналитическая обработка. Это программные технологии обработки данных, которые позволяют аналитикам, менеджерам и руководителям получать представление об информации посредством быстрого, последовательного, интерактивного доступа к широкому спектру возможных представлений данных, которые были преобразованы из необработанной информации. 

OLAP реализует многомерный анализ бизнес-информации и поддерживает возможности сложных оценок, анализа тенденций и сложного моделирования данных. Он создаёт основу для интеллектуальных решений, включающих управление эффективностью бизнеса, планирование, составление бюджета, прогнозирование, финансовую документацию, анализ, имитационные модели и отчетность на основе информации из хранилищ данных. OLAP позволяет выполнять специальный анализ записей в нескольких измерениях, обеспечивая понимание необходимое для более эффективного принятия решений. 

Система позволяет хранить данные в трех и более измерениях вместо двух, что дает ряд преимуществ. Представленная в виде куба одна и таже точка данных (например, дату или код SKU) необходимо вводить только один раз, что ускоряет поиск и упрощает извлечение. Кроме того, кубы можно нарезать кубиками и вращать разными способами, что позволяет пользователю сузить или расширить поиск и использовать различные подходы к визуализации данных. 

Это делает OLAP мощным инструментом для обнаружения данных и прогнозирования, поэтому она используется в качестве базовой технологии для многих приложений бизнес-аналитики (BI). 

Что такое OLAP куб? 

Кубы OLAP имеют две основные цели. Во-первых, предоставить бизнес-пользователям модель данных, более понятную для них, чем табличная модель. Эта модель называется многомерной моделью. 

Вторая цель — обеспечить быстрый ответ на запросы, чего обычно трудно достичь с помощью табличных моделей. 

Структура данных куба OLAP оптимизирована для очень быстрого анализа данных. Он включает числовые факты, называемые мерами, которые организованы по трехсторонней оси. Например, компания может систематизировать данные о продажах по продуктам, срокам и местоположению для целей сравнения. В этом случае тремя измерениями куба могут быть продукт, месяц и магазин. Позже можно добавить больше слоев, создавая дополнительные измерения. Например, верхний уровень куба может анализировать продажи по магазинам, но можно добавить дополнительные уровни для города, области и страны. Многомерные базы данных, имеющие более трех измерений, известны как гиперкубы. 

Кубы меньшего размера также можно вырезать из родительского куба большего размера. Например, уровень магазина может содержать кубы, упорядоченные по продуктам, месяцам и продавцам. 

Например, ежемесячные продажи можно отслеживать, отображая продукты в таблице в столбце по оси Y и месяцы года по оси X. Каждое пересечение x и y будет содержать запись об объеме продаж определенного продукта за определенный месяц. Однако на самом деле компания может также захотеть отслеживать свои продажи по местоположению, продавцу, применяемым скидкам и любому количеству дополнительных факторов. Это бывает необходимо чтобы углубиться в конкретные вопросы, например, почему этот продукт перестал продаваться в июле, или получить более полную картину о том, как идет бизнес, почему выручка не изменилась, хотя продаж было больше в течение года? Не было ли слишком больших скидок? 

Используя куб OLAP, можно добавлять новые измерения для отслеживания каждой из этих переменных. Затем аналитики могут использовать любое представление — любой срез, секцию или угол куба для создания отчета, содержащего ключевые моменты, представляющие интерес. Ежемесячные продажи продукции в Москве? Сравнить продажи за месяцы с большими скидками с месяцами с меньшими скидками? Без проблем. 

Более того, любые эти данные можно представить визуально, что значительно упрощает выявление тенденций. А вид можно изменить, просто вращая куб. Таким образом, диаграмму, показывающую, какие продукты продавались лучше всего в Москве в ноябре, можно перевернуть, чтобы показать, в каком месяце продажи продуктов были лучшими в Москве. 

Все это можно сделать очень быстро и с минимумом хлопот, давая бизнесу ответы, необходимые как для долгосрочного планирования, так и для мониторинга его повседневной деятельности. 

Как работает OLAP? 

OLAP выполняет быстрый и углубленный анализ больших объемов данных. Данные поступают из одного или нескольких хранилищ. Они также могут поступать из различных типов источников, включая электронные таблицы, электронные письма и текстовые документы, а также аудио- и видеофайлы. 

После извлечения данные сохраняются в хранилище данных (которое может быть тем же самым, из которого они были получены), где они очищаются и форматируются в кубы OLAP. Затем кубы загружаются на сервер и выполняются некоторые первоначальные вычисления, которые подготавливают данные для дальнейшего анализа. Используя эти данные аналитик или, бизнес-пользователь может извлекать данные из кубов, выполняя к ним запросы. 

Как используется OLAP? 

Поскольку OLAP позволяет аналитикам или бизнес-руководителям быстро выполнять специальный анализ данных различными способами, он может стать мощным инструментом для принятия более обоснованных решений. Он идеально подходит для интеллектуального анализа данных и анализа тенденций, а также для выполнения сложных аналитических расчетов, включая моделирование данных. Программное обеспечение также хорошо подходит для более рутинных бизнес-функций, таких как финансовая отчетность, составление бюджета и прогнозирование продаж. 

Следовательно, OLAP служит основой для множества различных бизнес-приложений, включая BI, управление эффективностью бизнеса (BPM) и имитационное моделирование. 

Типы аналитических операций, которые может выполнять OLAP

Кубы OLAP поддерживают четыре основных типа анализа данных: 

1. Детализация позволяет более внимательно рассмотреть и раскрыть более подробную информацию о данных. Это позволяет аналитику получить подробную информацию об отдельных продуктах, например, насколько хорошо они продаются в магазинах по сравнению с онлайн или в одной части страны по сравнению с другой. 
2. Сводные данные являются противоположностью детализации, позволяя аналитику отойти назад и увидеть лес, а не только деревья. Например, вместо просмотра данных о продажах по магазинам или по продавцам, можно просматривать данные по городам или по регионам. 
3. Выделение меньшего «подкуба» из более крупного OLAP-куба — это еще один способ анализа данных. Например, разбивая данные по периодам времени, аналитик может выделить все данные о продажах за первый квартал. Затем аналитик может попытаться взглянуть на данные о продажах за первый квартал в нужном регионе. 
4. Поворот или вращение поворачивает куб OLAP так, что одно представление данных заменяется другим. Так, например, вместо сравнения продаж в магазинах по месяцам аналитик может вращать данные, чтобы сравнить ежемесячные продажи по магазинам. Это очень похоже на создание сводной таблицы в электронной таблице, но сделать это гораздо проще и требует меньше обучения. 

Преимущества OLAP

• OLAP обеспечивает быстрый и интуитивно понятный анализ данных и составление отчетов. Простой в использовании, он позволяет бизнес-менеджерам и аналитикам самостоятельно выполнять эти функции, что снижает потребность в ИТ-экспертах и ​​специалистах по обработке данных со специальными навыками. 
• Пользователи могут создавать быстрые специальные отчеты. Расположение данных в кубах OLAP позволяет пользователям быстро создавать специальные отчеты путем разделения данных куба. Например, пользователю несложно создать визуальное представление всех продаж товаров за определенный месяц, год, магазин или страну. 
• Возможность формирования регулярных отчетов. Еще одним существенным преимуществом является возможность автоматизации стандартных (например, квартальных) отчетов. Это существенно экономит время и снижает вероятность ошибки в отчете. Соответствующие данные могут поступать непосредственно в куб вместо предварительного сбора и проверки вручную. 
• Помогая компаниям более эффективно использовать свои данные, OLAP способствует более эффективному принятию решений, повышению операционной эффективности, сокращению времени отклика и повышению конкурентоспособности. 

Недостатки OLAP 

• Данные необходимо сначала поместить в хранилище данных. OLAP не может напрямую получить доступ к транзакционным данным без предварительного ввода их в хранилище, где их необходимо предварительно отформатировать, прежде чем их можно будет проанализировать. Это может занять много времени и означает, что бизнес-пользователи по-прежнему зависят от ИТ-специалистов, которые заложат основу, прежде чем они смогут начать выполнять запросы. 
• Модификации требуют ресурсов. Более того, любое изменение структуры данных OLAP-куба требует обновления всего куба, а это также требует опыта работы в сфере ИТ и может быть медленным процессом. 
• Есть вероятность задержек. Поскольку требований бизнес-пользователей много, а ИТ-ресурсов зачастую мало, эта зависимость может стать серьезным узким местом. Проекты OLAP могут занимать много времени, а при отсутствии хорошего анализа у бизнеса может возникнуть затруднение в способности быстро реагировать на изменения на рынке. 
• Запросы OLAP могут потребовать продвинутых навыков. Еще одним потенциальным ограничением является то, что, хотя выполнение запросов OLAP относительно просто, не каждый пользователь может обладать необходимыми навыками. В этом случае пользователь может быть вынужден полагаться на аналитика данных или другого посредника для выполнения запросов от его имени, что замедляет процесс и делает его более громоздким. 

Выбор OLAP-решения

На рынке существует множество OLAP-систем, но несколько ключевых характеристик отличают лучшие из этих инструментов от остальных. К ним относятся технические функции, такие как надежный уровень метаданных, возможность параллельного выполнения операций с базой данных и надежные меры безопасности, а также бизнес-преимущества, такие как быстрое выполнение запросов, удобный интерфейс и низкая стоимость. 

Наиболее важным моментом является выбор набора инструментов OLAP, которые могут работать с хранилищем данных и другими уже существующими ИТ-системами и достаточно мощными для удовлетворения потребностей бизнеса. Также следует учитывать объем обучения, необходимый для эффективного использования системы. Выбрать подходящую для вас систему OLAP вы можете на нашем сайте.